Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

현대 사회에서 자동차는 전통적인 운송수단에서 다양한 센서를 통해 취득되는 정보를 기반으로 차량과 차량, 차량과 인프라의 연결을 시도하고 있으며 자율주행 기술을 탑재한 자율주행자동차(autonomous vehicle) 로의 전환을 진행하고 있다. 현재 국내·외에서 개발 중인 자율주행자동차의 기술 수준은 미국 자동차공학회 (Society of Automotive Engineering International, 이하 SAE)에서 다섯 단계로 정의하고 있으며, 레벨 3 이상의 자율주행자동차를 경쟁적으로 개발 및 연구 중에 있다. 특히 레벨 3 자율주행자동차는 제어권 전환(Control Transfer 또는 Take-Over)이 자주 발생한다는 특성을 가지고 있다(Park et al., 2018).

자율주행시스템(autonomous driving system)이 특정 상황에 운전자에게 제어권을 요청하는 상황은 언제든지 발생 할 수 있으나, 제어권 전환에 대하여 숙지하지 못한 운전자는 즉각적인 대응이 어렵기 때문에 이에 대 한 대비가 필요하다(Park et al., 2019). 또한 최근 자율주행자동차의 등장으로 운전자들이 자율주행 기능을 사 용함에 따라 자율주행 관련 교통사고가 발생하고 있다. 예를 들어 2018년에 테슬라 차량의 운전자가 자율주 행기능을 켠 채 스마트폰 게임을 하던 중 운전자 사망 교통사고가 발생하여 대중들의 큰 관심을 유발한 바 있다. 특히, 돌발 상황에서 제어권 전환시 운전자의 대처가 부족할 수 있고 교통사고로 이어질 확률이 크다 (NHTSA, 2022). 따라서, 자율주행자동차와 일반 차량의 혼재된 상황에서의 안전성을 확보하기 위해 자율주 행자동차의 운전능력에 대한 평가뿐만 아니라 제어권 전환을 수행해야하는 운전자에 대한 연구도 필요하다 는 주장이 제기되었다(Kim et al., 2020).

위와 같은 문제로 자율주행자동차 상용화에 대비하여 자율주행자동차에 대한 올바른 사용법에 대한 교육 의 필요성의 공감대가 이루어지고 있다(MOLIT, 2020). 특히, 기본적인 조작 방법인 제어권 전환에 대한 실습 교육은 필수적이다. 효과적인 교육을 위해 실제 자율주행자동차를 이용한 교육이 필요하지만, 운전자의 안전 및 사고의 위험을 방지하기 위해 자율주행 환경을 모사한 주행 시뮬레이터를 활용하여 실제 도로 운행 전 대비가 필요하다. 이러한 배경으로 본 연구에서는 가상환경 기반 주행 시뮬레이터를 활용하여 제어권 전환 교육이 운전자에게 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 실험은 32명의 피실험자를 대상으로 진행되었으 며, 실험 후 피실험자들의 제어권 전환 소요 시간과 차선 변경 완료 시간 분석을 수행하였다. 또한 피실험자 및 전문가 대상 설문을 통해 제어권 전환 교육에 대한 의견을 수집하고, 향후 교육 내용 및 시나리오 구성에 대한 방향성을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 도출된 결과는 향후 자율주행자동차 운전자를 위한 제어권 전환 교육 프로그램 개발 시 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

2. 연구의 범위 및 절차

1) 시간적 범위

본 연구의 시간적 범위는 2023년 6월부터 2023년 10월이다. 전문가 설문조사, 피실험자 설문조사, 피실험 자 주행 시뮬레이터 실험 기간의 구체적인 시간적 범위는 <Table 1>과 같다.

2) 공간적 범위

실험은 ㈜포럼에이트코리아의 주행 시뮬레이터를 사용하였다. 제어권 전환 수행을 위한 가상환경 시나리 오의 공간적 범위는 차로폭 3.5m의 연속류 도로 3차로이며, 시나리오 하나의 전체 주행거리는 약 7km이다. 시뮬레이션에서 제어권 전환에 영향을 주는 외부 요인(ex: 교통 혼잡, Cut-in, Cut-out 등)의 영향을 최소화하 기 위해 교통량을 자유교통류 수준으로 설정하였다.

3) 연구 수행절차

본 연구의 실험 절차는 <Fig. 1>과 같다. 첫 번째, 제어권 전환과 관련된 선행연구 고찰을 통해 실험 목적 을 수립하고 실험 방법 및 대상을 설정하였다. 두 번째, 가상환경 기반 주행 시뮬레이터를 활용하여 실험 환 경을 구축하고 다섯 가지의 제어권 전환 시나리오를 설정하였다. 세 번째, 주행 시뮬레이터 실험을 통해 제 어권 전환 교육 및 실험을 진행하였다. 마지막으로 실험 결과 분석을 통해 제어권 전환에 대한 교육 효과를 분석하였다.

<Fig. 1>

Procedure of the Study

Ⅱ. 선행연구 고찰

1. 국내 제어권 전환 관련 기준

자율주행자동차의 제어권 전환과 관련된 국내 기준은 ^｢자동차 및 자동차부품의 성능과 기준에 관한 규칙_｣ 별표 27의 부분 자율주행시스템의 안전기준 제111조의 3과 관련이 있다. 부분 자율주행시스템의 운전전환요 구에 대한 기준은 다음과 같다. 첫 번째, 예상되는 상황이 발생한 것을 감지한 경우에는 부분 자율주행시스 템의 운전전환요구(즉, 제어권 전환)에 운전자가 대응하지 않더라도 위험최소화운행(minimum risk maneuver) 으로 자동차를 안전하게 정지시킬 수 있는 충분한 시간 전에 운전전환요구를 시작해야한다. 두 번째, 예상되 지 않는 상황이 발생한 것을 감지한 경우에는 즉시 운전전환요구를 시작해야한다. 세 번째, 부분 자율주행시 스템의 작동에 영향을 주는 고장이 발생한 경우에는 즉시 운전전환요구를 시작해야한다. 다만, 부분 자율주 행시스템 또는 자동차에 심각한 고장이 발생(운전전환요구기능 작동 중 심각한 고장이 발생한 경우를 포함) 한 경우에는 운전전환요구를 하지 않고 위험최소화운행을 즉시 시작할 수 있다. 마지막으로 부분 자율주행 시스템 작동에 영향을 주는 고장이 발생하여 위험최소화운행을 하는 경우 부분 자율주행시스템은 위 기준과 다르게 작동할 수 있으나 이 경우에도 최대한 안전하게 운전전환이 되도록 해야 한다. 운전자와 자동차 간 상호작용에 관한 기준에 따르면 부분 자율주행시스템은 운전자에게 시각을 포함하여 청각 또는 촉각의 조합 으로 운전자가 신호를 쉽게 인지할 수 있도록 경고를 주어야 한다고 명시하고 있다.

2. 제어권 전환 선행 연구 고찰

Park et al.(2018)은 자율주행자동차 제어권 전환에 대한 안전성 평가 시 적합한 평가를 위한 고속도로 제 어권 전환 시나리오 개발을 목적으로 <Table 2>와 같이 여섯 개의 제어권 전환 고속도로 시나리오를 도출하 였다.

Park and Son(2019)은 자율주행자동차 제어권 전환의 안전성을 확보하기 위해 인적요인 관점에서 제어권 전환에 관한 체계적인 평가가 필요하며, 개별 연구 결과들을 일반화할 수 있도록 대표적인 제어권 전환 기준 시나리오를 개발하였다. 해당 연구에서는 계획된 제어권 전환, 직선도로 차선불량, 곡선도로 차선불량, 직선 도로 사고차량, 직선도로 사고차량 등 총 다섯 가지의 시나리오를 제시하였다.

Choi and Kim(2022)은 자율주행자동차 기술로 인한 예상치 못한 교통사고 피해를 최소화시키기 위하여 해 외 사례 연구 및 실증을 통해 서비스 제공자와 일반 이용자를 대상으로 한 두 가지 교육 과정을 개발하였다. 일반 이용자는 면허 취득을 위한 신규 운전자 및 기존 면허 보유 대상자이며 서비스 제공자의 경우 도시 환 경 대상으로 새로운 모빌리티 서비스를 제공할 수 있는 자율주행 여객유상서비스 제공자 및 관련 기관이 포 함된다. 일반이용자 과정은 주의의무, 제어권 전환, 운행설계범위(operational design domain), 사고유형, 법규, 기능, 정보보안 교육으로 구성하였고 서비스 제공자 과정은 사물인지대응, 급정지, 끼어들기, 제어권 전환, 방어운전, 시스템오작동, 정책 및 정보보안 교육으로 구성하였다.

3. 국외 선행 연구 고찰

Shaw et al.(2020)은 레벨 3 자율주행자동차의 제어권 전환 안전성을 향상시키기 위해 "CHAT(CHeck, Assess, Takeover)" 프로세스를 활용한 행동기반 교육 방식을 개발하고 평가하였다. 이 교육 방식은 항공 산업의 체크 리스트 방식을 선택하여 운전자가 제어권 전환 시 수행해야 할 단계를 명확히 제시한다. 해당 연구는 운전자 의 시각적 행동 및 상황 인식 향상 효과를 확인하기 위해 주행 시뮬레이터를 사용하여 진행되었다. 분석 결과, CHAT 교육을 받은 참가자는 평균적으로 더 많은 주위 확인 횟수를 보였으며, 제어권 전환 중 후방 차량과 같은 잠재적 위험을 더 잘 인지하였다. 또한 비운전 과업 중 제어권 전환 시간이 단축되었으며 이는 제어권 전환 교육이 운전자의 행동 및 인지적 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 시사한다.

Korber et al.(2016)은 레벨 3 자율주행자동차에서 운전자가 제어권 전환 상황에 적응하는 과정을 연구하며, 반복된 경험이 제어권 전환 능력에 미치는 영향을 분석하였다. 특히 반복된 제어권 전환 경험이 운전자의 학 습과 제어권 전환 능력 향상에 어떻게 기여하는지 분석하였다. 분석을 위한 측정 지표는 제어권 전환 시간 (Tale-over Time), 최소 충돌 시간(Time-to-Collision), 횡가속도 및 종가속도 등으로 설정하였으며, 실험 환경은 고속도로 주행 시뮬레이터에서 참가자들이 주행 중 돌발 상황(Take-over Request)에 노출되어 제어권을 인수 하는 시나리오를 반복적으로 경험하도록 하였다. 분석 결과 반복된 제어권 전환 상황을 경험한 운전자들은 제어권 전환 시간이 단축되고, 최소 충돌 시간이 증가하며, 최대 횡가속도가 감소하는 등 성과가 점진적으로 개선되는 것으로 나타났다. 이를 통해 체계적인 교육의 필요성과 중요성을 간접적으로 입증하였다.

4. 연구의 차별성

자율주행자동차 상용화 대비 제어권 전환 시나리오 개발, 제어권 전환의 기준 및 가이드라인 설정과 관련 된 선행 연구는 다양하게 진행되고 있으며, 대부분 레벨 4 자율주행 이상에 초점을 맞추고 연구를 진행하고 있다. 그러나 레벨 3 자율주행자동차의 특성인 제어권 전환과 관련된 운전자 대상 교육과 관련된 연구는 부 족한 실정이다. 레벨 3 자율주행부터 운전자의 전방주시의무가 사라지기 때문에 갑작스러운 돌발 상황에서 시스템의 제어권 전환은 교육을 받지 않은 운전자의 입장에서 즉각적인 대응이 어렵다. 이는 큰 교통사고로 이어질 확률이 크기 때문에 운전자 대상 제어권 전환 교육에 대한 연구는 필수적이다. 본 연구에서는 기존 연구들이 단순히 제어권 전환 상황을 반복시켜 제어권 전환 소요 시간을 측정하는데 초점을 맞춘 것과 달리, 제어권 전환 교육을 진행 후 교육이 제어권 전환 시간에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 현실적인 도 로 상황을 반영한 다섯 가지 시나리오를 설정하고, 주행 시뮬레이터를 통해 시나리오별 제어권 전환 소요 시 간의 차이를 분석하였다. 또한 설문조사를 병행하여 시나리오별 운전자의 주관적인 경험까지 측정함으로써 교육효과를 다각적으로 분석하였다.

Ⅲ. 주행 시뮬레이터를 활용한 제어권 전환 교육 및 실험

1. 실험 및 교육 구성

1) 실험 목적

본 실험의 목적은 가상환경 기반 주행 시뮬레이터를 통해 제어권 전환 시나리오를 수행함에 있어서 피실 험자에 대한 제어권 전환 교육이 제어권 전환 수행 능력 향상에 효과가 있는지 분석하기 위함이다.

2) 실험 환경 및 절차

실험 환경은 별도의 교육 장소에서 동영상 시청을 통한 교육 후 주행 시뮬레이터실로 이동하며, 주행 시 뮬레이터 탑승 후 진행요원의 추가 설명 없이 독립적으로 수행하였다. 제어권 전환 알람 및 자율주행모드 요 청 알람은 시각 및 음성 두 가지로 제공 되며 알람의 시각제공 화면은 <Fig. 2> 및 <Fig. 3>과 같다.

<Fig. 2>

Request to Take Over

<Fig. 3>

Request Autonomous Driving Mode

실험 중 실제 자율주행자동차 탑승 상황에서의 비운전과업(Non Driving Related Task, NDRT)을 재현하기 위해 동물(고양이, 강아지 2종), 전쟁, 과학 분야의 다큐멘터리 4종을 랜덤으로 시청하는 NDRT를 수행하였 다. 영상의 선정 기준은 개인의 관심도에 따른 실험 집중도의 편차를 줄이기 위해, 성별·연령과 관계없이 최 대한 비슷한 주제의 영상을 선정하였다.

실험은 <Fig. 4>와 같이 총 세 번의 교육과 세 번의 주행 시뮬레이터 탑승으로 진행하였다. 사전 교육 영 상을 통해 교육 후 주행 시뮬레이터 탑승을 시작하며 한 실험에 다섯 개의 제어권 전환 시나리오를 수행한 다. 세 번의 주행 시뮬레이터 탑승 전 동일하게 교육을 진행하였다.

<Fig. 4>

Experimental procedure

3) 주행 시뮬레이터 특성

본 실험에서는 ㈜포럼에이트코리아의 드라이빙 주행 시뮬레이터(DR. Sim)를 활용하여 가상현실 소프트웨 어인 UC-Win/Road Version 16으로 구현하였으며, 32인치 3채널 Display의 실차형 주행 시뮬레이터로 구성하 였다. 평면 스크린 외에 방향지시등 및 비상등, 속도 및 RPM을 확인할 수 있는 계기판과 주행 사운드 제공 으로 실제 운전 환경과 유사하게 차량 내부를 재현하였다. 차선 변경 시 좌·우 평면 스크린의 사이드 미러를 통해 차선 변경 시 타 차선의 차량을 볼 수 있으며, 본 연구에서 사용된 주행 시뮬레이터의 및 실험 사진은 <Fig. 5> 및 <Fig. 6>와 같다.

<Fig. 5>

Simulator View

<Fig. 6>

Experimental View

4) 교육 구성

실험 시작 전 제어권 전환 사전 교육을 진행한 후 주행 시뮬레이터에 탑승한다. 1회차 탑승 및 2회차 탑승 후에도 반복적으로 1회차·2회차 교육을 진행하였다. 이 때 교육 방법은 독립된 교육 공간에서의 시각 및 음 성을 활용한 동영상 시청으로 진행하여 교육 강의자에 따른 내용 및 시간 등의 개인 편차를 배제하였다.

5) 사전 교육 내용

사전 교육 내용은 실험의 목적 및 기본적인 실험 절차에 대한 설명과 자율주행자동차 및 제어권 전환의 정의에 대한 내용으로 구성하였다. 제어권 전환 시나리오와 관련된 내용은 피실험자의 예측 운전을 대비하 여 교육에 포함하지 않았으며, 제어권 전환을 위해 필요한 기본적인 주행 시뮬레이터 조작 방법에 대하여 설 명하였다. 운전 중 돌발 상황 발생 시 능동적인 대처를 위해 돌발 상황 발생 후 대응 방법 교육은 필수적이 므로, 장애물 및 사고 차량이 나타났을 때 즉시 제어권 전환을 받고 도로교통법을 준수하여 1차로 추월차선 으로 이동 후 다시 2차로로 돌아가서 수동 운전을 하는 방법을 교육하였으며, 3차로 차선으로 이동하면 타 차량과 추돌 위험이 발생할 수 있음을 교육하였다.

주행 시뮬레이터 탑승 후 받게 되는 1회차·2회차 교육의 경우 내용은 동일하며, 사전 교육 내용에서 제어 권 전환의 정의와 기본적인 주행 시뮬레이터 조작 방법은 제외하였다. 단, 사고 차량이나 장애물이 등장하는 경우 3차로가 아닌 1차로 추월차선으로 회피하는 내용은 반복적으로 교육하였다.

6) 실험자 구성

피실험자 구성은 <Table 3>와 같이 성별 및 연령이 다양하게 분포될 수 있도록 각각 동등한 비율로 20 대~50대 남녀를 모집하였다. 주행 시뮬레이터를 탑승해본 경험이 있는 사람들은 학습효과가 존재하기 때문 에 운전 면허증 소지자 중 탑승 경험이 없는 32명으로 구성하였다. 60대 이상 고령자의 경우 주행 시뮬레이 터 탑승 시 멀미, 어지러움, 구토 등의 운전 상황 부적응 등으로 이상치가 발생할 수 있어 편차가 클 것으로 예상되어 배제하였다(Park et al., 2018).

2. 설문 구성

1) 1회차~3회차 실험 후 설문

다섯 가지의 제어권 전환 시나리오에 대한 차수별 경험을 분석하기 위해 총 세 번의 실험 후 설문도 진행 하였다. <Fig. 7>과 같이 각 시나리오에서 주행에 대한 경험을 긴급성, 예측성, 위험성, 복잡성 등 네 개의 항 목으로 설문을 진행하여 차수별 피실험자의 시나리오 경험의 변화를 5점 척도로 측정하였다. 실험 후 설문 결과를 통해 피실험자가 난이도가 높다고 느낀 시나리오를 선정하여 향후 교육 과정 구성 시 난이도 조절 및 추가·반복 교육 등에 활용 할 수 있다.

<Fig. 7>

Survey Contents

2) 전문가 대상 설문

일반인 피실험자 실험 및 설문과 별도로 전문가 대상 설문을 진행하였다. 자율주행 및 교통 관련 종사자 등 57명을 대상으로 하였으며, 설문 내용은 다음과 같다. 첫 번째로 향후 제어권 전환 교육 수립 시 자율주 행 관련 교통안전 교육이 필요한 대상을 설문하였다. 두 번째로 적절한 교육 시간에 대하여 설문하였다. 세 번째로 이론 교육 외에 주행 시뮬레이터를 활용한 실습 교육의 도움 가능성에 대해 설문하였다. 마지막으로 실습 내용에 포함되어야 하는 교육 사항을 설문하였다.

3. 시나리오 구성

1) 시나리오 환경 구성

계획된 제어권 전환 시나리오 한 개, 계획되지 않은 제어권 전환 시나리오 네 개로 총 다섯 개의 시나리오 를 <Fig. 8>과 같이 구성하였다. 모든 시나리오는 1차로 95km/h의 속도로 24대, 3차로 75km/h 23대가 통행하 도록 하였으며, 맑은 상태의 주간 상황으로 구성하였다. 시나리오 한 개의 평균 수행시간은 5분 이내이며, 피 실험자의 어지러움 및 구토 등 부작용이 발생할 수 있는 상황을 고려하여 다섯 개의 시나리오 총 수행시간 은 30분 내외로 조정하였다.

<Fig. 8>

Scenario composition and timing

시나리오는 자율주행 모드로 시작하여 3분 30초 동안 영상 시청 등 NDRT를 수행한 후 이벤트 발생 8초 전 제어권 전환 요청 알람이 발생한다. 8초 이내에 제어권 전환을 받은 피실험자는 각 시나리오에 맞는 기 대 행동을 수행하며 1분간 수동 운전을 한다. 사전 교육을 참고하여 제어권 전환을 수행한 후 2차로로 복귀 하면 다시 제어권 전환 알람이 울리고, MODE 버튼을 누르면 자율주행 모드로 전환되어 30초 후 시나리오가 종료된다. 모든 시나리오의 자율주행 모드는 평균 제어권 전환에 대응 가능한 시간 8초 및 레이더 감지거리 를 고려하여 85km/h의 속도로 설정하였으며(Kim et al., 2020), 피실험자의 핸들, 엑셀 및 브레이크 등의 수동 조작은 제한하였다. 수동운전모드의 경우 피실험자의 모든 조작이 가능하며 수동운전 시 운전자의 행동 분 석이 연구의 주목적이므로 속도는 제한하지 않았다.

피실험자가 다음 시나리오를 예상하여 제어권 전환을 수행할 가능성을 배제하기 위해 시나리오의 시작과 끝은 NDRT를 수행하는 자율주행 모드로 동일하게 구성하였으며, 시나리오 순서 또한 랜덤으로 구성하였다. 주행 시뮬레이터 실험의 시나리오는 ‘Level3 자율주행자동차 제어권 전환 기술개발 가이드라인(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2021)’을 참고하였고, 전방에 낙하물 등 장애물 감지 후 제어권을 요구하는 계획되지 않은 제어권 전환 시나리오를 추가하였다. 시나리오1 Planed-Take over(PT)의 경우 운전자가 톨게이 트, 공사구간 등 계획된 제어권 전환 구간에서 사전에 적절한 대응을 할 수 있도록 15초 전 알람을 주는 시 나리오로 설정하였고, 시나리오5 Unplaned–Take over–System Failure(UTS)의 경우 시스템 고장으로 최소한 의 제어권 전환 준비 시간을 주기 위해 제어권 전환 3초 전 알람을 주는 시나리오로 설정하였다. 세부적인 시나리오 환경 구성은 <Table 4>와 같다.

<Table 4>

Configure 5-Scenario Situations and Screen

Scenarios	Situations	Screens
Scenario 1. PT Planed-Take over	Planned take over request in the vicinity of highway tollgates or ramp sections (Visual and audio guidance 15 seconds before take over request)
Scenario 2. UTM Unplaned–Take over- Missing Lane	Take over request due to lane disappearance at the front point
Scenario 3. UTV Unplaned–Take over- Vehicle	Take over request after detection of stopped accident vehicle at the front point
Scenario 4. UTO Unplaned–Take over– Obstacle	Take over request after detection of obstacle at the front point
Scenario 5. UTS Unplaned–Take over– System Failure	Take over request due to autonomous driving system failure (Visual and audio guidance of system fail 3 seconds before take over request)

2) 시나리오 기대 행동

각 시나리오별 기대 행동을 <Table 5>와 같이 설정하여 제어권 전환 수행 능력 분석지표로 활용하였다. 제어권 전환 알람과 동시에 피실험자가 제어권을 전환 받는 시점에 대처해야 할 행동을 사전 교육 후, 1·2·3 회차 주행 시뮬레이터 실습 교육을 통해 신속한 제어권 전환 및 다른 차량·장애물과 충돌 없이 차를 제어할 수 있는지 분석하였다.

<Table 5>

Subjects’ Expected Behavior 5-Scenarios

Scenarios	Picture	Expected Behavior
Scenario 1. PT		After the planned take over alarm, the driver receives a take over and manual driving
Scenario 2. UTM		After the take over alarm, the driver receives a take over and manual driving in the second lane
Scenario 3. UTV		After the take over alarm, the driver receives a take over, recognizes the accident vehicle, avoids to the first lane, and returns to the second lane
Scenario 4. UTO		After the take over alarm, the driver receives a take over, recognizes the object, avoids the first lane, and returns to the second lane
Scenario 5. UTS		After the system failure alarm, the driver receives a take over and manual driving

주행 시뮬레이터 내 가상환경 도로 구성은 연속류이므로 시나리오3 Unplaned-Take over-Vehicle(UTV), 시 나리오4 Unplaned-Take over-Obstacle(UTO)에서 차량 및 장애물 뒤에서 멈추거나 3차로로 회피할 경우 2차 사 고가 발생할 수 있음을 강조하여 1차로로 회피하는 방법 등을 교육 내용에 반영하였다.

Ⅳ. 실험 결과 분석

1. 데이터 분석 방법

실험을 통해 수집된 데이터는 IBM SPSS Statistics(ver. 30.0)을 통해 분석하였다. 제어권 전환 교육이 피실 험자의 제어권 전환 능력에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위하여 32명의 피실험자를 대상으로 반복측정 분산분석(Repeated Measures ANOVA)을 수행하였다. 모든 통계분석은 신뢰수준 95%에서 수행하였으며, 유의 수준은 p < 0.05로 설정하였다.

2. 설문 결과

1) 실험 차수별 설문 결과

피실험자를 대상으로 1회차~3회차 제어권 전환 교육 및 시나리오 수행 후, 시나리오별 긴급성, 예측성, 위 험성, 복잡성 관련 경험을 설문하였다. 점수가 높을수록 느긋함, 예측 가능함, 안전함, 단순함으로 해석할 수 있으며, 차수별 긴급성, 예측성, 위험성, 복잡성 점수의 평균을 안정도라고 정의하였다. 안정도의 차수별 추 정평균 점수는 <Fig 9>과 같이 나타났으며, 분석결과는 다음과 같다.

<Fig 9>

Stability Estimated Average

Mauchly의 구형성 검정 결과 구형성 가정이 위배된 것으로 나타나(W = .870, χ²(2) = 21.476, p < .05), 구 형성 위배를 보정하기 위한 Greenhouse-Geisser(ε = 0.885) 및 Huynh-Feldt(ε = 0.917) 보정 값이 계산되었다. Huynh-Feldt 보정 값이 0.75 이상이므로 Huynh-Feldt 보정을 적용하였으며, 보정된 자유도를 기반으로 한 반 복측정 분산분석 결과, <Table 6>과 같이 제어권 전환 교육 차수별 운전자가 느끼는 안정도 차이에는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(F(1.84, 284.39) = 108.925, p < .001). 그러나 차수와 시나리오간의 상호작용은 유의하게 나타나지 않았다(F(7.34, 284.39) = .963, p = .461).

개체-간 효과검정에서 시나리오에 따른 안정도 변화의 차이가 유의하게 나타났으며(F(4, 155) = 14.672, p < .001), 시나리오 간 차이를 분석하기 위해 Bonferroni 사후검정(Post-hoc Test)을 수행하였다. 검정결과는 <Table 7>과 같이 나타났으며, 사고차량 및 장애물을 피하기 위해 1차로로 회피기동이 필요했던 시나리오3 UTV, 시나리오4 UTO의 경우 타 시나리오 안정도에 비해 유의미하게 낮은 것으로 나타났다.

2) 전문가 설문 결과

전문가 57명을 대상으로 한 설문 결과는 <Table 8>과 같이 나타났다. 자율주행자동차 교육 대상자는 자율 주행자동차를 현재 운전하거나 운전할 예정인 운전자 대상이 51%로 가장 많았고, 적절한 교육 시간은 2시 간~4시간이 가장 높은 비율을 차지했다. 주행 시뮬레이터를 활용한 자율주행자동차 실습 교육에 대한 도움 가능성 설문 결과는 매우 도움이 58%, 도움 됨이 25%로 긍정적인 답변이 총 83%를 차지했다. 반면 경제적· 시간적 문제 및 기존 운전자들의 혼란 가능성 등의 이유로 부정적인 답변이 5%로 나타났다. 자율주행자동차 실습 교육에 포함되어야 하는 내용은 계획되지 않은 제어권 전환 등 돌발 상황에서의 대처 방법이 34%로 가 장 높은 비율을 차지하였고, 그 다음은 주의 분산 시 제어권 전환에 대한 교육이 20%의 비율로 나타났다.

<Table 8>

Expert Survey Question and Result

	Question	Result
1	Please select the group that you believe requires safety training for autonomous vehicles.
2	What do you think is the appropriate duration for the training?
3	Do you think that training using a simulator would be helpful for operating autonomous vehicles?
4	Please select the topics that should be included in the training(Multiple answers allowed).

3. 시나리오 수행 결과

1) 분석지표 설정

실험에 사용된 UC-winRoad 프로그램은 주행 시뮬레이터에 연동하여 시나리오를 수행하는 주행 과정이 기 록되며 운전자의 주행행태를 분석 가능한 다양한 로그데이터를 제공한다. 피실험자 32명의 실험 로그데이터 는 다섯 개의 시나리오별 1회차, 2회차, 3회차 실험별 로그데이터로 총 480개의 로그데이터를 취득하였다. 로그데이터에 기록되는 정보는 Driving Mode, Time, Lane Number, Road 등 시나리오를 수행하는 동안 0.02초 단위로 기록 된다. 로그데이터 중 피실험자의 주행 시뮬레이터 실험 차수별 교육 효과 분석을 위해 제어권 전환 소요 시간 및 1차로 변경 완료 시간을 분석지표로 설정하였고, 각 지표의 정의와 분석 방법은 다음과 같다.

제어권 전환 소요 시간의 정의는 시스템의 제어권 전환 요청 알람 후 피실험자가 제어권을 전환 받아 수 동 운전을 하기 까지 소요된 시간이다. 제어권 전환 소요 시간 도출 방법은 Driving Mode가 Force Automatic 에서 Manual이 될 때의 Time에서 제어권 전환 알람 최초 발생 Time을 뺀 값이다. 이 때 제어권 전환 알람 최 초 발생 Time은 시나리오1 PT의 경우 233초, 그 외 시나리오는 209초이다.

1차로 변경 완료 시간의 정의는 제어권 전환 요청 알람 후 피실험자가 제어권 전환을 받아서 장애물 및 차량을 회피하기 위해 1차로로 변경하기까지 소요된 시간이다. 이때의 값은 Lane Number가 2에서 3이 될 때 의 Time에서 제어권 전환알람 최초 발생 Time(209초)을 뺀 값이다. 주행 시뮬레이터 로그데이터 상 Lane Number 3은 1차로를 의미한다.

2) 분석 결과

제어권 전환 교육 후 주행 시뮬레이터를 통해 제어권 전환 시나리오 수행 결과, 제어권 전환 소요 시간 및 차선 변경 완료 시간의 차수별 추정평균시간은 <Fig. 10>과 같이 나타났다.

<Fig. 10>

Take Over and Lane Change Completion Time Estimated Average

다섯 가지 시나리오의 차수별 제어권 전환 소요 시간의 반복측정 분산분석 결과, Mauchly의 구형성 검정 을 위배하여(W = .370, χ²(2) = 153.087, p < .05), Greenhouse-Geisser(ε = 0.614)을 적용하여 분석을 진행하였 다. <Table 9>과 같이, 교육 차수에 따른 제어권 전환 시간에는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(F(1.23, 190.19) = 11.351, p < .001). 그러나 차수와 시나리오간의 상호작용은 유의하게 나타나지 않았다(F(4.91, 190.19) = .542, p = .741). 이는 차수와 시나리오가 독립적으로 제어권 전환 시간에 영향을 미친다는 것으로 사료된다.

개체-간 효과검정에서 시나리오 간 제어권 전환 시간의 차이는 유의미 했으며(F(4, 155) = 9.717, p < .001), 시나리오 간 제어권 전환 소요 시간의 차이를 분석하기 위해 Bonferroni 사후검정(Post-hoc Test)을 수행하였 다. 검정 결과는 <Table 10>과 같이 나타났으며, 제어권 전환 준비 시간을 주기 위해 사전 알람을 주었던 시 나리오1 PT와 시나리오5 UTS 시나리오의 경우 타 시나리오에 비해 제어권 전환 소요 시간이 유의미하게 낮 게 나타난 것으로 확인되었다.

회피 기동이 필요한 시나리오3 UTV, 시나리오4 UTO 시나리오의 1차로 변경 완료 시간에 대해 분석하기 에 앞서, 1차로 변경을 실패한 4명의 피실험자의 데이터는 제외한 28명의 데이터로 분석을 진행하였다. 반복 측정 분산분석 수행 결과, Mauchly의 구형성 검정을 위배하여(W = .159, χ²(2) = 97.442, p < .05), Greenhouse- Geisser(ε = 0.543)을 적용하여 분석을 진행하였다. <Table 11>과 같이, 제어권 전환 교육 차수에 따른 1차로 변경 완료 시간은 유의미하게 감소함이 확인되었다(F(1.09, 58.67) = 6.296, p < .05). 그러나 제어권 전환 교육 차수와 시나리오의 상호작용은 유의하게 나타나지 않았다(F(1.09, 58.67) = 2.764, p = .099).

Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제

1. 결론

본 연구는 자율주행자동차 상용화 대비 레벨 3 자율주행의 제어권 전환 특성을 고려하여, 제어권 전환 교 육이 운전자의 제어권 전환 능력에 미치는 영향을 가상환경 기반 주행 시뮬레이터를 통해 분석하였다.

실험에 참여한 피실험자는 운전 면허증을 소지하고 주행 시뮬레이터 경험이 없는 32명으로, 연구의 신뢰 성을 높이기 위해 20대에서 50대까지 성별, 연령을 고려하여 균등하게 모집하였다. 실험은 총 3회차에 걸쳐 진행되었으며, 각 차수에서 제어권 전환 교육과 5개의 제어권 전환 시나리오를 수행하였다. 시나리오는 제어 권 전환이 요구되는 다양한 상황을 반영하기 위해, 계획된 제어권 전환 시나리오 하나(시나리오1 PT)와 계획 되지 않은 제어권 전환을 수행하는 네 개(시나리오2~5, UTM, UTV, UTO, UTS)의 시나리오로 구성하였다.

실험을 통해 수집된 로그데이터를 이용하여 분석하였으며, 분석지표는 제어권 전환 알람 후 제어권 전환 까지의 소요 시간과 사고 차량 및 장애물을 회피하기 위한 1차로 변경 완료 시간으로 설정하였다.

반복측정 분산분석 결과, 제어권 전환 교육을 반복할수록 차수별 제어권 전환 소요 시간과 1차로 변경 완 료 시간이 유의미하게 감소하는 경향을 보였으며, 이는 제어권 전환 교육이 운전자의 제어권 전환 능력 향상 에 효과가 있음을 시사한다. 또한 사후검정을 통해 제어권 전환 시간에 대한 시나리오 간 차이를 분석한 결 과, 제어권 전환을 사전에 준비할 수 있도록 알람을 제공한 시나리오1 PT와 시나리오5 UTS의 경우, 타 시나 리오와 비교하였을 때 제어권 전환 시간이 통계적으로 유의미하게 짧았다. 이는 운전자가 제어권 전환을 준 비할 수 있는 시간이 주어졌을 때, 제어권 전환을 더 빠르고 안전하게 수행할 수 있음을 나타낸다. 반면, 돌 발 상황에서 제어권 전환 소요 시간이 길게 나타났으며, 이러한 결과는 사전 알람이 주어지지 않는 상황에 대한 추가적인 교육 필요성이 강조된다.

시나리오별 설문 분석 결과, 모든 시나리오에서 실험 차수가 증가할수록 긴급성, 예측성, 위험성, 복잡성 에 대한 평균인 안정도가 향상되었으며, 운전자가 느끼는 주행 안정성이 교육에 의해 향상되었다고 해석할 수 있다. 사고 차량 및 도로 위 장애물 등 돌발 상황을 회피해야 하는 시나리오3 UTO와 시나리오4 UTV의 경우 타 시나리오에 비해 안정도가 통계적으로 유의미하게 낮게 나타났다. 이는 회피 조작을 포함하는 시나 리오에서 운전자가 느끼는 주행 안정성이 더 낮다는 것을 시사하며, 향후 돌발 상황에 대한 추가적인 교육 시나리오 구성을 고려할 수 있다. 특히 시나리오3 UTV와 시나리오4 UTO는 모두 1차로 변경이 요구되는 시 나리오로, 1차로 변경 완료 시간을 별도로 분석하였다. 반복측정 분산분석 결과, 차수별로 1차로 변경 완료 시간이 줄어드는 경향이 나타났으나, 시나리오 간 차이(개체-간 효과)는 유의미하지 않았다. 그러나 실험 차 수가 진행됨에 따라 전체적으로 1차로 변경 완료 시간이 줄어드는 경향은 확인되었으므로, 이는 제어권 전 환 교육이 반복될수록 운전자가 돌발 상황에서도 더 빠르고 효과적으로 대응할 수 있음을 보여준다.

자율주행 관련 전문가 설문조사 결과 또한 83%이상의 응답자가 제어권 전환 교육이 자율주행차 운전자의 안전성 향상에 도움이 될 것이라고 긍정적으로 답했으며, 특히 교육 구성 시 필수적인 항목으로 ‘계획되지 않은 제어권 전환 상황(ex: 돌발 상황)’을 선택하였다.

위와 같은 결과를 통해 본 연구는 제어권 전환 교육에 대한 필요성을 뒷받침하며, 향후 교육 프로그램 개 발 시 기본적인 상황 외에도 교육 내용의 세분화와 돌발 상황을 반영한 시나리오 구성이 필요함을 시사한다.

2. 향후 연구과제

본 연구는 제어권 전환 교육이 운전자의 제어권 전환 능력 향상에 영향을 미치는지에 대하여 분석하기 위 해 수행된 것으로, 향후 연구에서 다음과 같은 추가적인 연구가 필요하다.

첫 번째, 연구의 시간적 한계로 인하여 제어권 전환 시나리오의 공간적 배경을 연속류로 한정하여 다섯 가지의 시나리오를 설정하였으나, 연속류 외 도로에서의 다양한 돌발 상황에 대한 추가적인 시나리오 설정 이 필요하다.

두 번째, 실제 도로에서의 실험이 아닌 가상환경 기반 주행 시뮬레이터 실험이기 때문에 실제 도로에서의 실험 결과와 차이가 있을 수 있다. 따라서 가상환경 기반 주행 시뮬레이터 실험 이후 주행시험장 등의 실험 환경에서 실제 자율주행자동차를 활용한 추가적인 실험이 필요하다고 판단된다.

세 번째, Park and Son(2022)은 고령운전자의 경우 제어권 전환에 있어서 다른 연령에 비해 어려움을 겪는 다는 결과를 도출하였다. 본 연구의 피실험자 연령은 20~50대로, 60대 이상 고령자를 대상으로 한 제어권 전 환 교육이 운전자에게 미치는 영향에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

마지막으로 주행 시뮬레이터 반복 탑승에 따른 학습 효과 및 적응력을 배제할 수 없다. 따라서 제어권 전 환 교육을 제외한 주행 시뮬레이터 반복 탑승 실험 결과와 본 실험 결과를 분석하여 그 차이를 비교해 본다 면 보다 신뢰성 높은 제어권 전환 관련 교육에 활용이 가능할 것으로 판단된다.